2026年大数据分析师数据挖掘与处理实战题集

2026年大数据分析师数据挖掘与处理实战题集一、选择题（每题2分，共20题）说明：本部分考察大数据分析师对数据挖掘与处理基础知识的掌握程度。1.在处理大规模数据集时，以下哪种方法最适合用于快速估算数据分布特征？A.算法采样B.全量扫描C.分块统计D.哈希映射2.下列哪种索引结构最适合用于大数据场景下的范围查询？A.B+树B.哈希索引C.R树D.布隆过滤器3.在Spark中，以下哪个操作属于RDD的转换操作？A.`reduceByKey`B.`cache`C.`mapPartitions`D.`collect`4.以下哪种算法不属于聚类算法？A.K-MeansB.DBSCANC.决策树D.层次聚类5.在数据预处理阶段，如何处理缺失值最合理？A.直接删除缺失值B.使用均值/中位数填充C.使用模型预测缺失值D.以上都是6.以下哪种技术最适合用于实时数据流处理？A.HadoopMapReduceB.SparkCoreC.FlinkD.Hive7.在特征工程中，以下哪种方法属于降维技术？A.PCAB.特征组合C.标准化D.熵权法8.以下哪种模型最适合用于分类问题中的不平衡数据集？A.逻辑回归B.决策树C.SMOTE过采样D.SVM9.在Spark中，以下哪个操作会导致数据倾斜？A.`groupBy`B.`reduceByKey`C.`mapPartitions`D.`cache`10.以下哪种方法不属于异常检测算法？A.离群点检测B.均值漂移C.逻辑回归D.孤立森林二、填空题（每空1分，共10空）说明：本部分考察对数据挖掘与处理关键概念的掌握。1.在Hadoop生态系统中，用于分布式存储的是______。2.Spark中的RDD具有______和______两个核心特性。3.数据挖掘的流程通常包括数据清洗、______、模型评估三个阶段。4.在特征选择中，______方法通过计算特征重要性来筛选特征。5.机器学习中的过拟合现象通常可以通过______来缓解。6.以下哪种算法是监督学习算法？______、______。7.在大数据处理中，______是一种常用的分布式计算框架。8.数据预处理中的______是指将数据转换为同一尺度。9.在Spark中，______用于持久化RDD到内存或磁盘。10.异常检测算法常用于______、______等场景。三、简答题（每题5分，共6题）说明：本部分考察对数据挖掘与处理实践应用的理解。1.简述大数据处理中的数据倾斜问题及其解决方案。2.解释特征工程在数据挖掘中的重要性，并列举三种常见的特征工程方法。3.比较MapReduce和Spark在处理大规模数据时的优缺点。4.简述过采样和欠采样在处理不平衡数据集时的区别。5.解释Spark中的广播变量是什么，以及它在什么场景下使用。6.列举三种常见的异常检测算法，并简述其原理。四、编程题（每题15分，共2题）说明：本部分考察使用Spark进行数据处理的实际能力。1.题目：假设你有一个包含用户交易数据的RDD，字段包括：用户ID（uid）、交易金额（amt）、交易时间（time）。请编写Spark代码完成以下任务：-计算每个用户的总交易金额。-找出交易金额最高的前10个用户，并输出其用户ID和交易金额。-将结果保存到HDFS文件中，格式为CSV。2.题目：假设你有一个包含商品评价数据的RDD，字段包括：商品ID（pid）、用户评分（score）、评价时间（time）。请编写Spark代码完成以下任务：-对商品评分进行加权处理，近期的评价权重更高（例如，最近1天的评价权重为1，之后每天权重递减）。-计算每个商品的平均加权评分。-找出平均加权评分最高的前5个商品，并输出其商品ID和评分。答案与解析一、选择题答案1.C2.A3.C4.C5.D6.C7.A8.C9.A10.C解析：1.分块统计（C）可以高效估算分布特征，避免全量扫描（B）的低效。4.决策树（C）属于分类/回归算法，不属于聚类算法。8.SMOTE过采样（C）是针对不平衡数据的处理方法，不属于模型。二、填空题答案1.HDFS2.无界、不可变3.特征工程4.递归特征消除（RFE）5.正则化6.逻辑回归、支持向量机7.Hadoop8.标准化9.persist10.金融风控、网络安全三、简答题答案1.数据倾斜问题及其解决方案：-问题：在分布式计算中，某个分区的数据量远大于其他分区，导致任务执行时间不平衡。-解决方案：-增加分区数（如重分区）。-使用随机前缀分桶（如MapReduce中的Combiner）。-手动处理倾斜键（如将倾斜键单独分区）。2.特征工程的重要性及方法：-重要性：特征工程能显著提升模型效果，是数据挖掘的核心环节。-方法：-特征编码（如独热编码）。-特征组合（如交叉特征）。-特征选择（如Lasso回归）。3.MapReduce与Spark的比较：-MapReduce：基于磁盘计算，延迟高，适合批量处理。-Spark：基于内存计算，延迟低，支持实时处理和SQL查询。4.过采样与欠采样的区别：-过采样：复制少数类样本，如SMOTE。-欠采样：随机删除多数类样本，可能丢失信息。5.广播变量：-定义：将小数据集缓存到所有节点内存中，避免网络传输。-场景：大量小数据集被频繁读取时（如配置文件）。6.异常检测算法：-离群点检测（基于统计）。-孤立森林（基于树模型）。-基于密度的算法（如DBSCAN）。四、编程题答案1.Spark代码示例：pythonfrompysparkimportSparkContextsc=SparkContext("local","TransactionAnalysis")data=sc.parallelize([("uid1",100,"2023-01-01"),("uid2",200,"2023-01-01"),...更多数据])计算总交易金额total_amt=data.map(lambdax:(x[0],x[1])).reduceByKey(lambdaa,b:a+b)排序前10top10=total_amt.sortBy(lambdax:x[1],ascending=False).take(10)保存到HDFStop10.saveAsTextFile("hdfs://path/to/output.csv")2.Spark代码示例：pythonfrompysparkimportSparkContextfromdatetimeimportdatetime,timedeltasc=SparkContext("local","ProductRatingAnalysis")data=sc.parallelize([("pid1",4.5,"2023-01-01"),("pid2",3.2,"2023-01-02"),...更多数据])获取当前时间now=datetime.now()计算权重data=data.map(lambdax:(x[0],x[1],(1/(now-datetime.strptime(x[2],"%Y-%m-%d")).days+1)))加权评分weighted_avg=data.map(lambdax:(x[0],(x[1]x[2]))).reduceByKey(lambdaa,b:a+b)计算商品总数total_count=data.map(lambdax:(x[0],1)).reduceByKey(lambdaa,b:a+b)计算加权平均final_avg=weighted_avg.join(total_count).mapValues(l